鄭淑貞，陳秋華

(1.福建農(nóng)林大學(xué) 鄉(xiāng)村振興學(xué)院，福州 350002；2.福建農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，福州 350002)

1 引言

黨的十八屆五中全會提出綠色發(fā)展理念，倡導(dǎo)節(jié)約資源和環(huán)境保護，是以效率、和諧以及可持續(xù)為目標推動經(jīng)濟增長和社會發(fā)展的理念[1]。二十大報告提出到2035年基本實現(xiàn)美麗中國和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的目標，加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強國，推動高質(zhì)量發(fā)展，形成廣泛綠色生產(chǎn)生活方式[2]。2023年“中央一號”文件提出推進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展方面的要求[3]。“十四五”規(guī)劃中提到要提高農(nóng)業(yè)質(zhì)量效應(yīng)和競爭力，推動農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[4]。目前中國仍然存在農(nóng)業(yè)污染排放，為追求農(nóng)業(yè)期望產(chǎn)出而高度依賴化肥農(nóng)藥等化學(xué)物質(zhì)投入品，引發(fā)土地污染、水污染和大氣污染，農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)有所退化。因此，因地制宜改善生產(chǎn)要素配置，使得農(nóng)業(yè)污染排放最小、期望產(chǎn)出最大，以降低農(nóng)業(yè)對環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)的負向影響成為學(xué)術(shù)界重要研究方向。

傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率指的是以土地、資本、勞動和技術(shù)等相關(guān)生產(chǎn)要素指標納入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系測算農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)力，借此衡量農(nóng)業(yè)的發(fā)展狀況。然而，為平衡好農(nóng)業(yè)資源的可持續(xù)性發(fā)展和污染的有效治理，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域愈加重視農(nóng)業(yè)的有效生產(chǎn)，相較于傳統(tǒng)單方面考慮期望產(chǎn)出而言，將農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出納入測算的生產(chǎn)率研究更加全面、科學(xué)以及符合時代發(fā)展背景，對促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。目前學(xué)界對該領(lǐng)域如火如荼地開展研究，以農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率來說，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步是促進中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的關(guān)鍵[5]，且不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)不同發(fā)展態(tài)勢[6]，除了生產(chǎn)率測算以及時空視角的研究外，還有學(xué)者研究諸如農(nóng)業(yè)稅收的減免、工業(yè)化與城市化的推進、農(nóng)業(yè)貿(mào)易條件[7]、環(huán)境規(guī)制[8]、新型城鎮(zhèn)化[9]以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷[10]等因素對農(nóng)業(yè)綠色全要素的影響。

已有的研究更多是對該研究對象本身及其影響因素進行分析，缺少對該研究主題領(lǐng)域的發(fā)展熱點和趨勢進行整體分析。為此，本文利用CiteSpace文獻分析可視化工具，運用其圖譜功能，從研究發(fā)文機構(gòu)、作者、研究熱點及發(fā)展趨勢等方面進行梳理和分析，為推動納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的后續(xù)發(fā)展，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和綠色生產(chǎn)技術(shù)，從而進一步推進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供參考。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

本文應(yīng)用文獻計量方法對文獻數(shù)據(jù)進行量化分析，以此劃分不同時間段或不同研究視角等來研究其數(shù)量關(guān)系，并對研究內(nèi)容進行歸納和分析，更加客觀地把握所研究領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)和研究前沿[11]。同時通過CiteSpace軟件對所收集的研究文獻數(shù)據(jù)進行分析，并繪制關(guān)于考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的科學(xué)知識圖譜，以明晰發(fā)表時間截止2023年8月的文獻、作者和機構(gòu)，以及相關(guān)排名前10的情況，并對研究熱點和趨勢進行探討。選取這幾個維度進行分析探討，是因為能明確國內(nèi)該研究的刊文數(shù)量情況，挖掘出核心作者、核心研究機構(gòu)和關(guān)鍵詞，分別構(gòu)建作者、機構(gòu)、關(guān)鍵詞的可視化知識圖譜，明確國內(nèi)的研究團隊分布及其合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；通過關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析及揭示不同熱點主題的演化過程，為科學(xué)把握研究熱點和前沿動態(tài)提供定量依據(jù)，后續(xù)研究可以根據(jù)這些，快速鎖定待擴展研究的方面，進而擴大納入農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究視角和范圍。CiteSpace文獻可視化圖譜分析軟件的開創(chuàng)者為美國德雷克塞爾大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院的陳超美博士，其研發(fā)設(shè)計主要基于信息覓食理論、社會網(wǎng)絡(luò)分析及結(jié)構(gòu)洞理論、知識單元離散與重組理論、普萊斯的科學(xué)前沿理論以及庫恩提出的科學(xué)發(fā)展模式理論等，通過對圖譜進行解讀，來解釋研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢[12]。該軟件目前在眾多學(xué)科領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛，其數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換功能可將知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫所保存為Refworks格式的文獻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成該軟件可運行使用的數(shù)據(jù)格式進行圖譜繪制和量化分析，該功能在文獻數(shù)據(jù)分析方面具有很好的優(yōu)越性和客觀性[13]。

本研究所獲取的數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)(CNKI)，為保證納入農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的查準率、查全率、科學(xué)性與權(quán)威性，以已有的相關(guān)研究文獻為參考依據(jù)，挑選不同檢索詞進行組合測試，盡可能輸入與該研究相關(guān)的所有詞語，以達到文獻集成度最優(yōu)的組合檢索，即在該檢索平臺進行高級檢索，主題框內(nèi)輸入“農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率”“農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率”“農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率”“農(nóng)業(yè)環(huán)境生產(chǎn)率”“農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)”“農(nóng)業(yè)環(huán)境生產(chǎn)”“農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率”“農(nóng)業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率”“農(nóng)業(yè)綠色效率”“農(nóng)業(yè)環(huán)境效率”“農(nóng)業(yè)生態(tài)效率”或“農(nóng)業(yè)低碳生產(chǎn)率”等檢索詞，時間范圍不限，選取文獻類別為SCI、EI、北大核心、CSSCI、CSCD、AMI，共檢索出 1 156 篇論文。為保證論文質(zhì)量，對檢索結(jié)果進行進一步人工篩選，剔除會議信息、征稿文章、書評等無關(guān)文獻后，對剩下的文獻進行內(nèi)容檢閱，若研究內(nèi)容涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的非期望產(chǎn)出，則保留，由此得到378篇有效文獻，導(dǎo)出保存為CiteSpace工具可以識別的Refworks格式，將其導(dǎo)入CiteSpace軟件運行后去除18篇無關(guān)文獻，最終有效文獻為360篇，在這基礎(chǔ)上實施文獻數(shù)據(jù)的運算，并繪制出機構(gòu)、作者和關(guān)鍵詞的可視化圖譜。

3 國內(nèi)文獻計量分析

3.1 文獻年度變化趨勢分析

研究領(lǐng)域的論文年度發(fā)文量是評定該領(lǐng)域研究進程的一項重要指標，可以反映該領(lǐng)域知識成果的發(fā)展狀況。圖1為本研究收集的國內(nèi)將農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出納入考慮的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的年度發(fā)文數(shù)量，1999年開始有論文發(fā)表，以2018年為拐點，2018年之前呈緩慢波浪上升的增長趨勢，2018年以后關(guān)于該研究內(nèi)容的期刊論文數(shù)量增速顯著提高，可以看到2022年的年度發(fā)文數(shù)量為目前最高值，達到72篇，由于檢索時間檢索到最新日期為2023年8月，依照整體發(fā)文增長態(tài)勢來看，2023年的發(fā)文量預(yù)估呈平穩(wěn)波動，但從發(fā)文總量上看，目前的研究成果還是較少。對年度發(fā)文數(shù)量作趨勢線，其擬合度R2值越接近于1，表示擬合越準確，圖1的擬合度為 0.905 1，因此，將農(nóng)業(yè)的非期望產(chǎn)出納入考慮的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究領(lǐng)域的發(fā)文量呈現(xiàn)穩(wěn)定增長的態(tài)勢，反映出納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究熱度越來越高。

圖1 納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的年度發(fā)文趨勢分布

3.2 研究機構(gòu)分析

在CiteSpace生成的共現(xiàn)知識圖譜中，共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系表示研究節(jié)點對象之間存在著相似或相關(guān)的研究領(lǐng)域，其共現(xiàn)程度大小表示為兩者間學(xué)術(shù)合作的頻次。選擇節(jié)點類型為機構(gòu)，利用該可視化分析軟件繪制發(fā)文機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖譜(見圖2)，圓圈的節(jié)點表示機構(gòu)，節(jié)點間的連線及粗細程度則表示機構(gòu)間是否存在合作及其合作頻次的大小。據(jù)圖2所示，截至2023年8月，該領(lǐng)域研究的載文機構(gòu)共有232個，機構(gòu)之間共有141條連線，在處理的文獻數(shù)據(jù)結(jié)果中，232個機構(gòu)出現(xiàn)的總頻次為408次，平均每個機構(gòu)發(fā)文次數(shù)為1.76次，說明該領(lǐng)域的稿件來源機構(gòu)數(shù)量廣泛，且存在一定的合作關(guān)系。圖中形成的機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)有：①華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院(節(jié)點中心)、中南財經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院及中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所等；②西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院(節(jié)點中心)、四川農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院等；③北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院(節(jié)點中心)、中國社會科學(xué)院大學(xué)研究生院等。還有其他部分機構(gòu)之間也形成大大小小的共線合作網(wǎng)絡(luò)。整體來看，發(fā)文機構(gòu)間的合作比較分散，形成不同的合作區(qū)塊，且機構(gòu)之間的連線不夠粗，網(wǎng)絡(luò)密度(Density)顯示為 0.005 3，表示合作不夠緊密。表1中列出目前該領(lǐng)域發(fā)文量最高的前10個機構(gòu)，即8所高等院校：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院(24篇)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院(11篇)、西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院(9篇)、中南財經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院(9篇)、東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院(8篇)、西南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院(7篇)、河海大學(xué)商學(xué)院(7篇)、重慶師范大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院(6篇)；1個研究所：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所(7篇)；1個研究中心：湖北農(nóng)村發(fā)展研究中心(8篇)。由此，可以看出，高校是我國研究農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的主要研究機構(gòu)。

表1 按照頻次排序的納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的前10個發(fā)文機構(gòu)

圖2 納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的發(fā)文機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖

3.3 發(fā)文作者分析

為研究納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的作者成果量及其之間的合作情況，運用CiteSpace信息可視化軟件進行網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)分析，繪制該領(lǐng)域發(fā)文截至2023年8月的作者網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖譜(見圖3)，圖中節(jié)點圓圈代表作者，圓圈大小表明該作者發(fā)表的論文量。如果兩位作者之間有過合作，他們之間就會出現(xiàn)連線。連線的粗細程度表示作者間研究領(lǐng)域的相關(guān)性以及合作頻次的大小。結(jié)果顯示共有293位作者，作者之間存在191次合作關(guān)系，說明目前合作還沒有形成緊密聯(lián)系，因此，作者間需要進一步發(fā)揮合作效力。普萊斯定律可計算該研究領(lǐng)域的核心作者數(shù)量，其公式為：N=0.749×(Nmax)1/2，Nmax表示單個作者最大發(fā)文數(shù)量，而所收集的文獻數(shù)據(jù)顯示Nmax=6，則該研究的核心作者發(fā)文量N≈2，N≥2篇的作者人數(shù)為71人，共發(fā)表期刊論文178篇，在納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究相關(guān)的期刊論文總數(shù)中所占比例為49%，這一比例接近50%(穩(wěn)定核心作者群體發(fā)文占比)，表明目前該領(lǐng)域研究的作者間已經(jīng)形成一定的合作關(guān)系，但作者的合作網(wǎng)絡(luò)密度(Density)顯示為 0.004 5，說明作者間的合作聯(lián)系還是不夠緊密，且根據(jù)表2中發(fā)文量最高的前10位作者來看，目前該領(lǐng)域還是屬于成長階段，作者平均發(fā)文量都較少。

表2 按照發(fā)文量排列的前10位作者

圖3 考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的作者網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖

4 研究熱點與發(fā)展趨勢

4.1 研究熱點分析

通過利用CiteSpace所具有的關(guān)鍵字共現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)中心度等算法功能確定學(xué)術(shù)前沿中的重要關(guān)鍵字，通過計算獲取的文獻數(shù)據(jù)中關(guān)鍵字出現(xiàn)頻次和網(wǎng)絡(luò)中心度來確定當前主要的熱點研究。網(wǎng)絡(luò)中心度是指對節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)中所具有的影響力和重要程度的衡量，體現(xiàn)為經(jīng)過節(jié)點的最短路線數(shù)量，中心度越高代表其經(jīng)過最短路線的數(shù)量越多。對截至2023年8月收集的研究文獻數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的關(guān)鍵詞頻次和網(wǎng)絡(luò)中心度進行統(tǒng)計，分析總結(jié)納入農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率近些年的相關(guān)主題和研究視角。根據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜(見圖4)結(jié)果顯示，共有234個節(jié)點詞匯，關(guān)鍵詞出現(xiàn)總次數(shù)為478次，平均每個關(guān)鍵詞出現(xiàn)2.04次。表3中展示出現(xiàn)頻次相對較多的11個關(guān)鍵詞，中介中心性≥0.1的9個關(guān)鍵詞為本研究中的熱點詞匯。由這些熱點詞匯可以看出，在近些年里，考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的期刊論文主要圍繞著“影響因素”“生態(tài)效率”“時空演變”“綠色農(nóng)業(yè)”“環(huán)境規(guī)制”等進行研究，其研究所涉及的效應(yīng)有“門檻效應(yīng)”“溢出效應(yīng)”“中介效應(yīng)”“調(diào)節(jié)效應(yīng)”“空間效應(yīng)”等。

表3 按照中介中心性排序的考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的高頻關(guān)鍵詞

圖4 考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

為更加直觀地了解納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究領(lǐng)域核心熱點，對關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進行聚類分析，采用LLR算法獲得的聚類標簽會更合理，并且重復(fù)相對降低[14]，聚類結(jié)果如圖5所示，有11個聚類簇，且聚類模塊值(Modularity Q，Q)為 0.795 2；平均輪廓值(Mean Silhouette，S)為 0.924 6。其中Q值越大則表示網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)構(gòu)越好。當Q值大于0.3時，表示聚類模塊結(jié)構(gòu)顯著；S值大于0.5時，表示聚類結(jié)果合理，S值大于0.7則結(jié)果令人信服[15]。因此，該聚類結(jié)果合理且可用于分析，其各個模塊編號的順序代表該主題在所研究領(lǐng)域的重要程度，且數(shù)字越小則包含的關(guān)鍵詞越多。#0 聚類，綠色農(nóng)業(yè)；#1聚類，環(huán)境規(guī)制；#2 聚類，時空演變；#3 聚類，影響因素；#4 聚類，生態(tài)效率；#5 聚類，農(nóng)業(yè)資源；#6 聚類，環(huán)境效率；#7 聚類，技術(shù)效率；#8 聚類，碳排放；#9 聚類，障礙因子；#10 聚類，農(nóng)業(yè)。為了更直觀和系統(tǒng)地了解該研究，根據(jù)聚類內(nèi)容來看，可將納入農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究熱點劃分三個方面。

圖5 考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的關(guān)鍵詞聚類圖

(1)納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究對象。主要有種植業(yè)、畜禽產(chǎn)業(yè)、糧食主產(chǎn)區(qū)、縣域、市級、省域、全國以及特殊區(qū)域(流域、墾區(qū))等的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。不同的研究對象可以從多個視角來評估農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平，更好地掌握不同地區(qū)的生態(tài)環(huán)境，使不同層次的決策者制定更有針對性的政策。種植業(yè)和畜禽產(chǎn)業(yè)是農(nóng)業(yè)的重要組成部分，以其作為研究對象，可以了解不同農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率水平，以及如何提高和優(yōu)化生產(chǎn)的方式，進一步降低污染產(chǎn)生。鐘方雷、楊肖等通過生命周期評價方法，將張掖市制種玉米生產(chǎn)范圍內(nèi)的相關(guān)環(huán)境影響納入效率評價體系，量化分析結(jié)果顯示玉米生產(chǎn)存在投入冗余的狀況，表明對環(huán)境影響的關(guān)注不夠[16]。朱寧、秦富研究以蛋雞為例的規(guī)模畜禽養(yǎng)殖場的環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率，結(jié)果表明規(guī)模養(yǎng)殖場尚未達到與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展[17]。糧食對于維持國家糧食安全和人口生存至關(guān)重要。為促進糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的良好發(fā)展，研究糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力可以了解潛在的生產(chǎn)限制以及環(huán)境污染狀況，并制定相應(yīng)措施。李明月、周曉航等研究發(fā)現(xiàn)糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在研究期內(nèi)的整體水平呈現(xiàn)上升趨勢，糧食主產(chǎn)區(qū)的不同會使農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和新型城鎮(zhèn)化的耦合度不同，認為應(yīng)合理配置農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)以及城鎮(zhèn)化規(guī)模和進程，因地制宜采取差異化舉措[18]。流域和墾區(qū)是針對特殊區(qū)域的研究對象。研究這些區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率可以更好地了解它們的生態(tài)系統(tǒng)和自然環(huán)境。由于每個地區(qū)都有自己的特點和農(nóng)業(yè)污染挑戰(zhàn)，對其進行研究可以使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者更好地適應(yīng)當?shù)氐膶嶋H情況。何妮、姚聰莉等認為“雙碳”目標下推進黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升，是推動實施黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略的重要途徑[19]。劉天宇、徐輝認為可以通過改進績效測算、推進農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新及交流、加強對農(nóng)業(yè)環(huán)境的實時監(jiān)測或改善秸稈的綜合利用來提高長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率[20]。縣、市、省域的研究通常是在政府層面上進行的，為制定當?shù)剞r(nóng)業(yè)政策提供指導(dǎo)。根據(jù)非期望產(chǎn)出的情況，提出特定的政策措施，改進生產(chǎn)者不良的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為，全面提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的水平。比較不同地域的研究可以幫助各區(qū)之間了解其它區(qū)域的經(jīng)驗和做法。全國層面的研究則可以從宏觀層面更好地了解全國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展趨勢和整體生產(chǎn)力狀態(tài)，制定綜合性的綱領(lǐng)和惠農(nóng)政策，促進全國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)綠色發(fā)展。

(2)納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的時空研究。將時空因素應(yīng)用于考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究領(lǐng)域，形成動態(tài)評估框架，能夠?qū)r(nóng)業(yè)的績效進行跨年度共性規(guī)律的研究和對比，并為鄉(xiāng)村振興發(fā)展、推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。郭海紅、劉新民以時空維度的動態(tài)視角來進行全景式揭示和解釋中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的時空收斂性，研究結(jié)果顯示中國農(nóng)業(yè)綠色集約增長程度不夠，區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)呈非均衡態(tài)勢[21]。汪亞琴、姚順波等研究顯示中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著的空間分化差異特征，東西部區(qū)域較高、中部區(qū)域較低，其受到包括農(nóng)業(yè)資源稟賦、社會經(jīng)濟條件、自然生態(tài)環(huán)境等不同因素的影響，而影響程度又受區(qū)域差異有所不同，且影響因素間的相互作用也會增加空間分異程度[22]。

(3)納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響因素。目前，學(xué)術(shù)界對多個可能的影響因素展開研究，包括農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚、農(nóng)村人力資本、城鄉(xiāng)收入差距、數(shù)字經(jīng)濟、農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易、數(shù)字普惠金融、農(nóng)地產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)財政支出等。研究不同影響因素有助于深入理解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的多維影響機制，找出對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)鍵因素，為政策制定和實踐提供科學(xué)依據(jù)。通過對多個可能的影響因素展開研究，可以發(fā)現(xiàn)不同因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的作用大小和變化趨勢，分析不同因素之間的相互作用和協(xié)同作用。此外，這樣的研究還可以促進農(nóng)業(yè)投入要素的針對性改變，優(yōu)化要素配置，提高農(nóng)業(yè)的效益和可持續(xù)性。

4.2 研究發(fā)展趨勢

基于上述熱點分析，圖6和圖7進一步展示納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的發(fā)展進程和趨勢。在關(guān)鍵詞聚類圖譜生成后，進一步繪制聚類網(wǎng)絡(luò)時間線圖譜(見圖6)，其中時間和聚類編號名稱形成雙坐標，直觀地展現(xiàn)聚類間橫向與縱向關(guān)聯(lián)信息，并描繪領(lǐng)域內(nèi)各個研究主題隨時間變化的趨勢，為明晰該研究領(lǐng)域的演變進程提供參考[23]。聚類中文獻越多，代表所得到的聚類領(lǐng)域越重要?？梢娋垲?0～#3中文獻都較多，說明這些聚類領(lǐng)域很重要。從圖6可以看出，“生態(tài)效率”“環(huán)境規(guī)制”“時空演變”等聚類主題文獻的研究時間線相對其他聚類文獻長，以農(nóng)業(yè)生態(tài)效率為主在納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究領(lǐng)域?qū)儆诒容^成熟的研究，生態(tài)效率不僅包含農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的經(jīng)濟價值，也包含了農(nóng)業(yè)對環(huán)境的影響[24]。環(huán)境規(guī)制在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究領(lǐng)域扮演著至關(guān)重要的角色。環(huán)境規(guī)制通常指政府或其他監(jiān)管機構(gòu)設(shè)置的標準和規(guī)則，以限制某些活動對環(huán)境的影響。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面，有助于減少化學(xué)農(nóng)藥、化肥和其他有害物質(zhì)的使用，以降低對農(nóng)作物和環(huán)境的污染，這將提高作物的質(zhì)量以及改善生產(chǎn)環(huán)境，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。政府可以鼓勵農(nóng)民使用更環(huán)保的技術(shù)和實踐，如有機農(nóng)業(yè)、精準農(nóng)業(yè)等。這些做法在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的同時，可以保護環(huán)境和公共健康。通過規(guī)范和限制化學(xué)物質(zhì)使用、保護土地和生態(tài)系統(tǒng)、推廣環(huán)保技術(shù)和可持續(xù)農(nóng)業(yè)實踐，環(huán)境規(guī)制為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)綠色發(fā)展提供重要支持。研究非期望產(chǎn)出在不同時間和空間的分布，可以幫助生產(chǎn)者選擇適當?shù)娘L(fēng)險管理策略，且研究時空演變有助于促進市場穩(wěn)定，考慮市場需求和供應(yīng)的變化與非期望產(chǎn)出相關(guān)聯(lián)，可以幫助政策制定者制定更加適宜的市場政策和農(nóng)業(yè)政策。

圖6 考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的聚類網(wǎng)絡(luò)時間線圖

短時間內(nèi)激增的突發(fā)術(shù)語或具有高引用頻數(shù)的關(guān)鍵詞可以用來判斷領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和未來研究方向。藍色線條表示時間間隔，紅色線條表示突現(xiàn)關(guān)鍵詞的周期，紅色線條的端點表示每個研究主題突現(xiàn)時段的開始和結(jié)束[15]，圖7是關(guān)鍵詞突現(xiàn)強度的顯示結(jié)果。在該突現(xiàn)詞信息中，2012—2015年該領(lǐng)域的研究與“環(huán)境約束、環(huán)境污染、技術(shù)效率、綠色創(chuàng)新、技術(shù)進步”有關(guān)；2015—2019年的研究主要為“農(nóng)業(yè)污染、農(nóng)業(yè)環(huán)境、面源污染”；2020—2023年的研究內(nèi)容涉及“綠色農(nóng)業(yè)、鄉(xiāng)村振興、影響因素、環(huán)境規(guī)制、門檻效應(yīng)、生態(tài)效率、中介效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)以及收斂性”。由圖7的突現(xiàn)強度可以看出，“影響因素”和“環(huán)境規(guī)制”的強度相對較高，為2023年的研究前沿。

探索考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響因素是當前的熱點和前沿。楊秀玉、仝錦濤等運用空間面板模型研究農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易如何影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對上述影響的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果表明全國及4大區(qū)域的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率及其分解的技術(shù)效率和技術(shù)進步都呈上升發(fā)展趨勢；從全國層面看，農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率為顯著的“U”型影響，而對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響則呈現(xiàn)顯著的倒“U”型[25]。金紹榮、王佩佩運用固定效應(yīng)模型研究人口老齡化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，最后引入中介效應(yīng)模型研究農(nóng)地流轉(zhuǎn)在人口老齡化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響中的中介效應(yīng)[26]。申云、洪程程分析了“雙碳”目標背景下數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展的作用效果及其傳導(dǎo)路徑機制，結(jié)果表明數(shù)字普惠金融有利于促進農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展，數(shù)字普惠金融指數(shù)提升1%，就可以促進農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展水平提高1.1%。以其作用機制分析，數(shù)字普惠金融可以通過降低農(nóng)業(yè)碳排放強度、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)社會化服務(wù)水平和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合深度，助推農(nóng)業(yè)綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展[27]。

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展倡導(dǎo)下，環(huán)境規(guī)制對該研究領(lǐng)域的影響力越來越高，諸多學(xué)者將其考慮其中。有研究表明環(huán)境規(guī)制條件下農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和環(huán)境技術(shù)效率可以得到一定增長，其主要是由前沿技術(shù)進步來推動。從資源、環(huán)境條件上來看，農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率及其增長模式存在顯著的地區(qū)差異，東部地區(qū)要高于西部地區(qū)[28]，未來農(nóng)業(yè)環(huán)境規(guī)制建設(shè)的區(qū)域應(yīng)重點關(guān)注西部?；谌珖?、區(qū)域?qū)蛹壍霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的驅(qū)動、抑制因子有所不同，應(yīng)針對性地推動環(huán)境規(guī)制建設(shè)，進而激發(fā)不同因子提升農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的潛力[29]。環(huán)境規(guī)制對糧食主產(chǎn)區(qū)全要素效率有一定直接影響，且受時空影響存在較大差異，靜態(tài)視角下的環(huán)境規(guī)制能降低糧食主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率，即規(guī)制程度上升，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率隨之下降；而動態(tài)視角下則成正比[30]，合理的農(nóng)業(yè)環(huán)境規(guī)制可以有效促進農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的提升，在一定程度上解決的糧食供需矛盾。不同規(guī)制產(chǎn)生的影響效果可能不同，有研究表明命令控制型環(huán)境規(guī)制可正向影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、糧食安全生產(chǎn)，自愿性環(huán)保投資規(guī)制僅對前者產(chǎn)生正向影響，而激勵性碳排放交易規(guī)制則對二者產(chǎn)生相反的作用。因此，必須因地制宜地設(shè)置環(huán)境監(jiān)管工具，提高環(huán)境規(guī)制政策的適用性，建立激勵機制市場化的排污交易機制，充分調(diào)動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者進行清潔綠色生產(chǎn)，通過合理整合多種類型的環(huán)境法規(guī)，構(gòu)建完善的環(huán)境規(guī)制體系，以促進農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率增長和確保糧食安全可持續(xù)發(fā)展[8]。

5 結(jié)論

本研究以CNKI數(shù)據(jù)庫中收錄的360篇核心文獻為研究對象，利用文獻計量學(xué)分析方法 和CiteSpace信息圖譜可視化分析軟件，對考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率相關(guān)的研究脈絡(luò)進行科學(xué)和系統(tǒng)地梳理與總結(jié)。研究分析結(jié)果表明：

(1)從發(fā)文時間上來看，將非期望產(chǎn)出納入考量的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)研究的發(fā)文數(shù)量經(jīng)歷“少量發(fā)表→快速上升→平穩(wěn)發(fā)展”，每個階段的研究重點不同，但有些聯(lián)系。從核心作者和機構(gòu)看，張俊飚、潘丹、李燕等是該領(lǐng)域研究的核心作者，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院與南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院是發(fā)表活躍度相對較高的研究機構(gòu)。目前，該領(lǐng)域研究的學(xué)者間合作大部分是在各自所屬單位內(nèi)的合作，跨機構(gòu)單位、跨地區(qū)的學(xué)者合作研究相對較少，比較明顯的核心作者群尚未建立。此外，由于地理和學(xué)術(shù)細分領(lǐng)域不同等因素，不同研究機構(gòu)之間的聯(lián)系和合作力度較弱，隨著多學(xué)科交叉研究的增加，不同地區(qū)的研究機構(gòu)單位有必要加強溝通與合作，通過創(chuàng)新與合作深化研究內(nèi)容，積極推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)研究的進一步發(fā)展。

(2)納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)研究大多都是從經(jīng)濟學(xué)視角開始，以實證方法對非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究展開，測算投入—產(chǎn)出情況，以農(nóng)業(yè)污染、生態(tài)效率理論、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展等為主要研究內(nèi)容；研究方法有超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型、方向性距離函數(shù)、Malmquist-Luenberger指數(shù)、隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)分析方法、SBM-DEA模型、層次分析法的TOPSIS法、空間杜賓模型等，其研究涉及效率測算、評價系統(tǒng)構(gòu)建、影響因素分析和空間分異等方面。整體來看，該研究領(lǐng)域以經(jīng)濟學(xué)、地理學(xué)、計量學(xué)等多學(xué)科交叉融合視角下的理論與實證分析顯著增加，發(fā)文量呈逐漸增加趨勢，但總量仍相對較少，說明該領(lǐng)域研究還處在成長階段。

(3)從研究熱點來看，納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)研究的熱點主要聚焦于“影響因素”“生態(tài)效率”“時空演變”“綠色農(nóng)業(yè)”“環(huán)境規(guī)制”等主題。相應(yīng)的研究前沿的突現(xiàn)詞圖譜顯示，突現(xiàn)詞的研究時間段與關(guān)鍵詞演化路徑相一致，其中“影響因素”“環(huán)境規(guī)制”的研究是近年來研究中突現(xiàn)強度較高的突現(xiàn)詞。研究結(jié)果還顯示國家、省域、縣域?qū)用娴难芯枯^多，產(chǎn)業(yè)、特殊區(qū)域等研究較少。由于各個地方地理環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展狀況、政策制度、教育水平等條件都具有一定差異性，受這些差異性條件的直接或間接作用導(dǎo)致不同關(guān)鍵因素對納入非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的影響效力也不同。因此，需要因地制宜地采取措施，在符合綠色發(fā)展背景下，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長。